تحليل البيانات وتفسيرها هو المرحلة التالية بعد جمع البيانات من الأساليب التجريبية. ومن الصعب رسم الخط الفاصل بين تحليل البيانات وتفسيرها لأن العمليتين رمزيتان وتندمجان بشكل غير محسوس. التفسير متشابك بشكل لا ينفصم مع التحليل.
التحليل هو فحص نقدي للبيانات المجمعة. تحليل البيانات يؤدي إلى التعميم.
يشير التفسير إلى تحليل التعميمات والنتائج. يتضمن التعميم اختتام مجموعة أو فئة كاملة بناءً على معلومات مستمدة من حالات أو أمثلة معينة.
التفسير هو البحث عن المعنى الأوسع لنتائج البحوث. يجب إجراء تحليل البيانات فيما يتعلق بالغرض من الدراسة.
ينبغي تحليل البيانات في ضوء الفرضيات أو أسئلة البحث وتنظيمها للحصول على إجابات لأسئلة البحث.
يمكن أن يكون تحليل البيانات وصفيًا ورسميًا في العرض التقديمي. ويمكن تقديمها في الرسوم البيانية والرسوم البيانية والجداول.
يتضمن تحليل البيانات عمليات مختلفة، بما في ذلك تصنيف البيانات، والترميز، والتبويب، والتحليل الإحصائي للبيانات، والاستدلال حول العلاقات السببية بين المتغيرات.
يساعد التحليل السليم على تصنيف وتنظيم البيانات غير المنظمة ويعطي شكلاً علميًا. بالإضافة إلى ذلك، فهو يساعد على دراسة الاتجاهات والتغيرات التي تحدث في فترة معينة.
ما هو الفرق الأساسي بين تحليل البيانات وتفسيرها؟
تحليل البيانات هو فحص نقدي للبيانات المجمعة، مما يؤدي إلى التعميم. وفي المقابل، يشير التفسير إلى تحليل هذه التعميمات والنتائج، والبحث عن المعنى الأوسع لنتائج البحث.
3 ما علاقة الفرضية بأهداف البحث؟
وصياغة جيدة، فرضية بحثية قابلة للاختبار هو أفضل تعبير عن هدف البحث. إنه عبارة أو اقتراح غير مثبت يمكن دحضه أو دعمه بالبيانات التجريبية، مما يؤكد الإجابة المحتملة على سؤال البحث.
ما هي التصاميم البحثية الأساسية الأربعة التي يمكن للباحث استخدامها؟
التصاميم البحثية الأساسية الأربعة هي المسح والتجربة ودراسة البيانات الثانوية والدراسة الرصدية.
ما هي الخطوات المتبعة في معالجة الترجمة الفورية؟
وتشمل الخطوات تحرير البيانات، وترميزها أو تحويلها إلى شكل رقمي، وترتيب البيانات حسب الخصائص والصفات، وتقديم البيانات في شكل جدول أو رسوم بيانية، وتوجيه القارئ إلى مكونها، وخاصة الملفت من وجهة نظر أسئلة البحث .
خطوات معالجة التفسير
- أولا، ينبغي تحرير البيانات. وبما أن جميع البيانات التي تم جمعها ليست ذات صلة بالدراسة، فيجب فصل البيانات غير ذات الصلة عن البيانات ذات الصلة. يعد التحرير الدقيق أمرًا ضروريًا لتجنب الأخطاء المحتملة التي قد تشوه تحليل البيانات وتفسيرها. ولكن استبعاد البيانات يجب أن يتم بنظرة موضوعية وخالية من التحيز والأحكام المسبقة.
- والخطوة التالية هي ترميز البيانات أو تحويلها إلى نموذج رقمي وعرضها على مصفوفة الترميز. يعمل الترميز على تقليل الكمية الهائلة من البيانات إلى نسبة يمكن التحكم فيها.
- ثالثاً: ينبغي ترتيب جميع البيانات حسب الخصائص والصفات. وينبغي بعد ذلك تصنيف البيانات بشكل صحيح لتصبح بسيطة وواضحة.
- ثالثا، ينبغي تقديم البيانات في شكل جداول أو رسوم بيانية. ولكن أي جدولة للبيانات يجب أن تكون مصحوبة بتعليقات حول سبب أهمية النتائج المحددة للبيانات.
- وأخيرا ينبغي للباحث أن يوجه القارئ إلى مكونه، وخاصة الملفت للنظر من وجهة نظر أسئلة البحث.
ثلاثة مفاهيم رئيسية لتحليل وتفسير البيانات
لماذا يعد تحرير البيانات ضروريًا في عملية البحث؟
يعد تحرير البيانات أمرًا ضروريًا لضمان الاتساق بين المستجيبين، وتحديد السهو، وتقليل الأخطاء في التسجيل، وتحسين الوضوح، وتوضيح الاستجابات غير الواضحة وغير المناسبة.
ما هي المفاهيم الأساسية الثلاثة المتعلقة بتحليل وتفسير البيانات؟
المفاهيم الأساسية الثلاثة هي الموثوقية (الإشارة إلى الاتساق)، والصلاحية (التأكد من أن البيانات المجمعة هي صورة حقيقية لما تتم دراسته)، والتمثيل (التأكد من أن المجموعة أو الموقف الذي تمت دراسته هو نموذجي للآخرين).
مصداقية
إنه يشير إلى الاتساق. بمعنى آخر، إذا كانت طريقة جمع الأدلة موثوقة، فهذا يعني أن أي شخص آخر يستخدم هذه الطريقة، أو أن نفس الشخص يستخدمها في وقت آخر، سيأتي بنفس النتائج.
بمعنى آخر، تتعلق الموثوقية بمدى إمكانية تكرار التجربة أو إلى أي مدى سيوفر قياس معين نفس النتائج في مناسبات مختلفة.
صلاحية
ويشير إلى ما إذا كانت البيانات التي تم جمعها هي صورة حقيقية لما يتم دراسته. وهذا يعني أن البيانات التي تم جمعها يجب أن تكون نتاجًا لطريقة البحث المستخدمة وليس دراستها.
التمثيل
يشير هذا إلى ما إذا كانت مجموعة الأشخاص أو الموقف الذي ندرسه نموذجيًا للآخرين.
ينبغي مراعاة الشروط التالية لاستخلاص استنتاجات موثوقة وصالحة من البيانات.
- لا يمكن استخلاص الاستدلال الموثوق إلا عندما تكون الإحصائيات قابلة للمقارنة بشكل صارم، وتكون البيانات كاملة ومتسقة. وبالتالي، لضمان إمكانية المقارنة بين المواقف المختلفة، يجب أن تكون البيانات متجانسة؛ يجب أن تكون البيانات كاملة وكافية، ويجب أن تكون البيانات مناسبة.
- يجب أن تمثل العينة المثالية جميع السكان بشكل مناسب. وبالتالي، عندما يكون عدد الوحدات ضخماً، يجب على الباحث اختيار تلك العينات التي لها نفس مجموعة الصفات والميزات الموجودة في البيانات بأكملها.
